論文の概要: CREFT: Sequential Multi-Agent LLM for Character Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24553v1
• Date: Fri, 30 May 2025 13:01:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.958587
• Title: CREFT: Sequential Multi-Agent LLM for Character Relation Extraction
• Title（参考訳）: CREFT:文字関係抽出のための逐次マルチエージェントLLM
• Authors: Ye Eun Chun, Taeyoon Hwang, Seung-won Hwang, Byung-Hak Kim,
• Abstract要約: CREFTは知識蒸留を通じて基本文字グラフを構築し、その後、文字合成、関係抽出、役割識別、グループ割り当てを反復的に洗練する。 韓国のドラマデータセットをキュレートした実験では、CREFTは精度と完全性の両方でシングルエージェントLLMベースラインを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.568992245453224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding complex character relations is crucial for narrative analysis and efficient script evaluation, yet existing extraction methods often fail to handle long-form narratives with nuanced interactions. To address this challenge, we present CREFT, a novel sequential framework leveraging specialized Large Language Model (LLM) agents. First, CREFT builds a base character graph through knowledge distillation, then iteratively refines character composition, relation extraction, role identification, and group assignments. Experiments on a curated Korean drama dataset demonstrate that CREFT significantly outperforms single-agent LLM baselines in both accuracy and completeness. By systematically visualizing character networks, CREFT streamlines narrative comprehension and accelerates script review -- offering substantial benefits to the entertainment, publishing, and educational sectors.
• Abstract（参考訳）: 複雑な文字関係を理解することは、物語の分析と効率的なスクリプト評価に不可欠であるが、既存の抽出法は、しばしば、ニュアンス付き相互作用を伴う長文の物語を扱うのに失敗する。 この課題に対処するために、特殊なLarge Language Model (LLM) エージェントを利用した新しいシーケンシャルフレームワークCREFTを提案する。 まず、CREFTは知識蒸留を通して基本文字グラフを構築し、その後、文字合成、関係抽出、役割識別、グループ割り当てを反復的に洗練する。 韓国のドラマデータセットをキュレートした実験では、CREFTは精度と完全性の両方でシングルエージェントLLMベースラインを著しく上回っている。 キャラクターネットワークを体系的に視覚化することで、CREFTは物語の理解を簡素化し、脚本レビューを加速する。

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